PL区大学生“双十一”网络购买意愿影响因素研究

摘要互联网的广泛普及和电商行业的快速发展，使得“双十一”购物节已成为中国网络购物领域最具影响力和标志性的活动之一。本文借助刺激-反应（SR）理论开展研究，着重研究蓬莱区大学生‘双十一’期间网络购买意愿及其影响要素，凭借问卷调查与多元线性回归模型，以实证方式检验价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体对购买意愿的影响机制，处于“双十一”的背景里，平台服务、网络口碑以及社交群体能显著提高蓬莱区大学生的网络购买欲望。按照研究结论，给商家提出营销策略方面的意见如下：调整价格促销战术，增强吸引力；增进平台服务体验，增进用户的体验感；切实强化网络口碑管理，增强信赖感；利用社交群组的群体效应，促进互动营销开展；采用差异化营销法，精准覆盖各类人群。关键词：“双十一”网购，购买意愿，刺激-反应（SR）理论AbstractThewidespreadadoptionoftheinternetandtherapiddevelopmentofthee-commerceindustryhavemadethe"DoubleEleven"shoppingfestivaloneofthemostinfluentialandiconiceventsinChina'sonlineshoppinglandscape.ThisstudyemploystheStimulus-Response(S-R)theorytoinvestigatetheonlinepurchaseintentionsofuniversitystudentsinthePenglaiDistrictduringthe"DoubleEleven"periodandtheirinfluencingfactors.Throughquestionnairesurveysandmultiplelinearregressionmodeling,theresearchempiricallyexaminestheimpactmechanismsofpricepromotions,platformservices,onlineword-of-mouth,andsocialgroupsonpurchaseintentions.Againstthebackdropof"DoubleEleven,"platformservices,onlineword-of-mouth,andsocialgroupssignificantlyenhancetheonlinepurchasewillingnessofuniversitystudentsinthePenglaiDistrict.Basedonthefindings,thestudyproposesthefollowingmarketingstrategyrecommendationsforbusinesses:adjustingpricepromotiontacticstoenhanceappeal;improvingplatformserviceexperiencestoboostusersatisfaction;strengtheningonlinereputationmanagementtobuildtrust;leveragingthegroupeffectofsocialcommunitiestofacilitateinteractivemarketing;andadoptingdifferentiatedmarketingapproachestopreciselytargetdiverseconsumersegments.KeyWords:DoubleEleven,purchaseintention,collegestudentsinPenglaiDistrict,Stimulus-Response(SR)theory目录第1章引言

第4章问卷设计与数据分析购物意愿价格促销平台服务网络口碑社交群体4.1问卷量表设计调查问卷设计理念基于S-R理论确定问卷的变量维度，问卷整体分为两部分。第一部分是样本基本信息的采集与分析，这一部分包括受访群体性别、年级、是否参与过“双十一”网络购物节、平均每月网购支出。第二部分是基于S-R理论模型设计的量表题项，主要分为价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体和购物意愿四个维度。量表共设置15个问题，量表选项基于李克特五级量表，分值与选项对应关系如REF_Ref15997\h表4-1所示。表4-SEQ表3-\*ARABIC1分值对应表选项对应分值毫无影响1分影响较小2分影响一般3分影响较大4分影响极大5分4.2问卷发放与回收本次研究共计发放问卷330份，通过线上和线下的形式展开，以线上形式为主，线下形式为辅，最终回收问卷319份，问卷回收率达96.6%，为确保数据质量，本研究剔除34份逻辑矛盾或填写时间不合理的问卷，最终获得有效问卷285份，有效率为89.3%。4.3数据分析4.3.1描述性统计分析描述性统计分析用于验证收集到的数据，包括百分比和频数。本文通过线上与线下相结合的方式对受访群体性别、年级、每月生活费、是否参与过“双十一”网络购物节、平均每月网购支出来描述分析样本的整体情况。在这项研究中，共收集了319份问卷，对填写问卷进行筛选，删除了34份无效问卷，留下285份有效问卷，有效率为89.8%。表4-2样本具体情况分析(N=285)类别人数占比性别男13647.7%女14952.3%年级大一6924.2%大二7425.9%大三6522.8%大四7727.0%每月生活费1000元以下4114.4%1000-1500元13748.1%1501-2000元7425.9%2001元以上3311.58%是否参与过“双十一”网络购物节是22880%否5720%平均每月网购支出300元以下258.8%300-600元13748.1%601-900元7225.3%901元以上5117.9%REF_Ref17659\h表4-2通过对样本具体统计情况进行分析，女性消费者样本149例所占比重为52.3%，男性消费者样本136例所占比重为47.7%，男女分布较均匀，女性略多余男性。从消费者所在年级来看，大四的消费者比重为27%，大二的消费者比重为25.9%，数据表明处于大二和大四年级的消费者样本占多数。从消费者平均每月生活费来看，占比最大的为1000-1500元，占比为48.1%,其次为1501-2000元，占比为25.9%。从消费者是否参与过“双十一”网络购物节来看，大部分消费者参与过，占比为80%。从消费者平均每月网购支出来看，占比最大的为300-600元，占比为48.1%。4.3.2信度和效度分析（1）信度分析对搜集上来的数据进行信度分析，使用克隆巴赫一致性系数（Cronbachα系数）进行判断，一般认为该系数达到0.7以上是较好的，大于0.6也是可以接受的。本文的调查问卷采用SPSS26.0软件对问卷的五个变量(价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体和购物意愿)进行信度分析，信度分析结果如表4-3所示。表4-3信度分析结果变量克隆巴赫Alpha价格促销0.8290.895平台服务0.808网络口碑0.779社交群体0.811购物意愿0.791对于整体的克隆巴赫系数为0.895，大于0.7；问卷中各个变量的克隆巴赫Alpha系数最低为0.779，最高为0.829，都是大于0.7的，说明价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体和购物意愿的信度较高。说明可以进行后续研究。效度分析效度检验是保证测量工具科学性的核心环节，核心是查证测量结果与理论构念的契合水平，本研究运用把KMO抽样适当性检验和Bartlett's球形检验相结合的方式，对问卷的结构效度实施系统评估。KMO检验借助计算变量间简单相关系数与偏相关系数之比，对测量项目的分析适用性进行量化，依照Kaiser提出的判定标准，其取值范围和对应的解释说明如下：要是KMO值＞0.9的话，说明数据有着极佳的分析适用性；0.8-0.9的区间体现数据很适合分析；0.若值在0.7-0.8则为适合；0.6到0.7为基本适用的范畴；0.5-0.6显示数据的适用性欠佳；若KMO值低于了0.5，说明数据没办法进行分析，从计量学角度去看待，KMO值逼近1，说明变量间显著地存在共同因素；若KMO值过低，则提示变量间缺乏潜在结构，难以进行有效的维度降维。表4-4KMO和巴特利特检验KMO0.878巴特利特球形度检验近似卡方1877.121自由度105显著性0.000从表4-4中可以看到巴特利特球形度检验的P值即显著性为0.000小于显著水平0.05，说明变量之间存在相关关系。4.4相关性分析相关性分析主要用于研究变量之间关系的统计学方法，可以大致确定变量之间有无相关性。本文根据过去的文献研究经验，采用Pearson相关系数分析法对各变量间的关系进行检验。该系数能够有效衡量变量间的线性相关程度，其取值范围为[-1,1]：正值表示正相关，负值表示负相关；绝对值越接近1，表明变量间的相关性越强。通过该分析方法可准确识别变量间的关联性及其强度特征。基于此，本研究对价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体和购物意愿等因素间的相关程度展开研究。具体结果如表4-5所示。表4-5皮尔逊相关系数表价格促销平台服务网络口碑社交群体购物意愿价格促销1平台服务.501**1网络口碑.402**.390**1社交群体.510**.421**.488**1购物意愿.397**.443**.446**.552**1通过表4-5可知，价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体与购物意愿呈显著正相关关系。表示价格促销力度越大、平台服务体验越好、网络口碑评价越积极、社交群体影响越显著，购物意愿也就越强。4.5多元回归分析本研究通过回归分析来验证蓬莱区大学生“双十一”网络购买意愿的价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体和购物意愿四个因素之间的因果关系。本研究构建多元线性回归模型，以价格促销、平台服务、网络口碑和社交群体作为自变量，购物意愿作为因变量，具体模型表达式如下:Y=β0+β1​X1​+β2​X2​+β3​X3+β4​X4​+ϵ式子中，Y为购物意愿，X1、X2、X3、X4分别代表价格促销、平台服务、网络口碑与社交群体，β0为常数，β1-β4为回归系数，ε为误差项。使用SPSS26.0统计软件，建立起多元线性回归模型。表4-6回归模型结果表模型未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计B标准错误Beta容差VIF1(常量)0.4820.2551.8930.059价格促销0.0410.0580.0410.70.4850.6291.589平台服务0.2130.0590.2023.57300.691.449网络口碑0.2010.0650.1743.1190.0020.7081.412社交群体0.3810.0620.3616.10400.6291.589R方0.383F43.437P<0.001a因变量：购物意愿通过表4-6可以得出以下结论：(1)本次线性回归模型的拟合度良好，R2=0.383>0.3，说明本次的运算结果可以反映出价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体对购物意愿的影响情况。(2)四个自变量之间不存在多重共线性，VIF全部小于5。(3)回归方程显著，F=43.437，P<0.001，说明四个自变量中至少有一个可以显著影响因变量意愿。(4)促销价格对购物意愿无显著影响（β=0.041，P>0.05），而平台服务（β=0.202，P<0.05）、网络口碑（β=0.174，P<0.05）及社交群体（β=0.361，P<0.05）均呈显著正向影响。最后，变量之间得出如下的回归方程：购物意愿=0.482+0.202*平台服务+0.174*网络口碑+0.361*社交群体

第5章结论5.1研究结论本篇文章以SR理论为基础，将外部刺激部分（S）定为价格促销、平台服务、网络口碑、社交群体四个变量，将反应部分（R）定为消费者购物意愿，采用问卷调查法收集数据，运用SPSS统计软件对问卷数据进行系统分析与处理。最终得到了蓬莱区大学生“双十一”网络购物意愿的影响因素,为未来的研究提供了新的思路。5.1.1价格促销对购物意愿的影响促销价格因素对蓬莱区大学生“双十一”网购意愿，未在统计学意义上产生显著影响，这一发现或许体现了当前市场的下述特征：在消费升级的当下背景里，学生群体在网络购物做抉择时呈现出明显的非价格导向特点，他们的购物意愿更多是受平台服务质量、产品评价和社交网络推荐等非价格因素的支配，而不是传统意义上的价格敏感度，这体现出新一代消费者在决策的时候更重视消费体验和社交价值等多维度因素。5.1.2平台服务对购物意愿的影响平台服务因素显著正向影响蓬莱区大学生“双十一”网络购物意愿，平台服务质量、售后保障体系以及用户体验设计三个方面，都显著带动了购物意愿，说明在电商消费场景所处阶段，健全的服务体系可有效降低消费者的感知风险，进而提升其购买欲望，研究结果进一步证实了在大学生消费人群里，和价格因素比起来，平台服务质量的提升更能显著激发网络购物的意愿。5.1.3网络口碑对购物意愿的影响网络口碑对蓬莱区大学生“双十一”网络购物意愿具有显著正向影响。进一步分析发现，消费者生成内容的评价效价和推荐强度两个关键维度均对购物意愿产生显著促进作用。当代大学生消费者在网购决策过程中表现出明显的社交依赖特征，更倾向于参考其他消费者的真实使用体验来指导购物意愿。5.1.4社交群体对购物意愿的影响社交群体因素显著正向影响蓬莱区大学生“双十一”网络购物意愿，加之其标准化回归系数在各类影响因素当中排名首位，参照群体的影响主要借助以下两个维度展现：一是线下社交圈子里的推荐举动；二是线上社群出现的购物信息分享实例，值得留意的是，与其余影响因素相比，社交群体起到的驱动作用最为明显，这在一定程度上显示出消费者决策时候显著的社交化特征和从众心理态势。。5.2对策建议基于研究结果，电商平台及商家可采取以下策略优化“双十一”营销，提升蓬莱区大学生的购物意愿：5.2.1调整价格促销策略，提升吸引力采取整合式营销途径来提升促销作用，能利用“满减优惠+赠品赠送+限时折扣”的多重组合策略，加强消费者的价值认知，创建差异化的会员优惠模式并导入阶梯式折扣方式以提高客单价，引入“红包雨”“免单抽奖”等游戏化营销手段，能大幅提高消费者的参与度与互动热情。5.2.2优化平台服务，提升用户体验平台强化服务质量，通过技术赋能提升页面加载速度、优化智能客服响应效率，并建立精准化的物流配送体系，以高效、稳定的服务赢得大学生群体的信任。进一步完善售后保障机制，推行“一键无忧退换货”、延长售后处理时效等政策，引入第三方质量检测或赔付保险服务，从制度层面降低消费者的购物风险感知。针对该群体对服务敏感度高于价格的特征，平台在营销策略上可适当弱化单纯的价格促销，转而突出服务差异化优势，可以通过会员专属服务、校园定制权益等附加值吸引用户，在竞争激烈的“双十一”市场中建立以服务品质为核心的长效竞争力。5.2.3强化网络口碑管理，增强信任感构建更透明、真实的评价体系，引入视频晒单、长图文深度测评等多样化的消费者产出内容形式，增强虚假评论的识别及过滤工作，保证口碑信息的可靠度与参考意义，基于大学生群体社交依赖这一特征，提高社区化购物功能水平，开发“好友种草”模块、跟小红书、B站等社交内容平台实现联动，借助真实用户的实际体验分享增强产品说服力。商家在营销规划中可着力凸显高评价商品的口碑亮点，在商品页面较为显著的位置展示真实买家秀、贴上“校友推荐”标签，或者策划“晒单返现”“试用测评”这类活动，鼓励消费者给出高质量评价，实现口碑传播的良性循环局面，提高大学生群体在“双十一”期间的购买意愿。5.2.4利用社交群体效应，增强互动营销通过校园大使计划培养一批具有影响力的学生意见领袖，组织线下体验会、宿舍团购等活动，利用熟人社交网络形成口碑传播；重点打造具有校园特色的垂直社群，在微信、QQ等社交平台建立以班级或兴趣为单位的购物讨论群，设置拼单功能、群专属优惠等激励机制，开发“好友助力砍价”“同学都在买”等社交化购物功能，通过实时显示同校学生的购买动态来强化从众效应。5.3研究不足与展望本研究对蓬莱区大学生双十一网购时购物意愿的影响因素做实证分析，但依然存在若干需要优化的局限：从样本选取角度，研究的对象仅仅选定蓬莱区高校大学生，样本覆盖的范围在地域上存在局限，且样本规模相对不算大，在一定程度上让研究结论的普遍适用性打了折扣，后续研究可进一步扩大抽样范围，实施分层随机抽样手段，覆盖不同地区、多样类型高校的大学生群体，以增大研究结果的外部效度影响力。就研究变量而言，主要针对促销价格、平台服务、网络口碑和社交群体四个核心变量进行考察，但消费者在做决策的过程中涉及多维度影响因子，未来研究可以引入更多的调节及中介变量，形成更为成熟的理论模型，就研究方法而言，采取横截面调查的设计模式，较难捕捉消费者购物意愿的动态变化轨迹，后续研究可以采用纵向追踪研究以及实验法，从而更精确地揭示各因素对购物意愿的影响机理。按照本研究的结论及局限性，后续研究能从以下维度做进一步深化：扩展调查的范畴，比对不同地区、不同种类高校大学生双十一的消费举动，以查看研究结论的普遍适用效果，结合消费者行为方面的理论，添加感知风险、品牌忠诚度、个性化推荐等变量，形成更完善的购物意愿模型。依靠以上改进，未来研究可更透彻地揭示大学生网络购物意愿的影响机制，为理论提升和商业活动提供更有价值的借鉴。

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附录蓬莱区大学生双十一网络购买意愿影响因素调查问卷

亲爱的同学：

你好！感谢你抽出宝贵时间填写这份问卷。本次调查旨在了解蓬莱区大学生双十一期间网络购买意愿的影响因素，问卷答案无对错之分，请根据实际情况放心作答。问卷采用匿名形式，数据仅用于学术研究。

一、个人信息

1.

您的性别：A.男

B.女

2.

您所在的年级：

A.大一

B.大二

C.大三

D.大四

3.

您每月的生活费大约是：

A.1000元以下

B.1001-1500元

C.1501-2000元

D.2001元及以上

4.您是否参与过“双十一”网络购物节？A.是B.否5.您平均每月网购支出是：A.300元以下B.300-600元C.601-900元D